[인터뷰] "고철도 데이터로 본다"…아이모스, AI로 판정 표준화

김범석 팀장 “스크랩 품질, 과거보다 오히려 악화…현장 체감 위기”

유통시장 투기화·수익성 1~2% 수준…“품질 투자 불가능한 구조”

고철 판정 ‘천차만별’…“동일 제품이 오전 A, 오후 B 나오는 현실”

AI로 등급 및 불순물 자동 판정…데이터 기반 구매 체계 구축

고철의 표준화 및 제도화 선행돼야…정부의 정책 지원도 필요해

대한제강 녹산공장에 설치된 아이모스의 '클라우드 기반 AI 철스크랩 판정 솔루션'.

철스크랩(고철) 시장의 구조적 왜곡이 심화되면서 인공지능(AI) 기반 판정 시스템으로 이를 해결하려는 시도가 본격화되고 있다. 아이모스는 비전 AI를 활용해 철스크랩의 등급과 품목, 불순물을 자동으로 분류하는 검수 솔루션을 개발한 ‘스틸 테크(Steel-Tech)’ 기업으로, 기존 육안 중심 검수 방식의 한계를 보완하고 원료 품질을 데이터로 관리하는 스마트 체계 구축을 추진하고 있다.

김범석 팀장은 제강 엔지니어 출신으로 생산구매와 품질관리, 원료 검수까지 철강 공정 전반을 두루 거친 현장 전문가다. 그는 현재 스크랩 시장에 대해 “객관적인 품질 평가와 합리적인 가격 형성이 어려운 구조적 한계에 직면해 있다”며 “이러한 현상이 지속될 경우 철강 산업 전반의 경쟁력 저하로 이어질 수밖에 없다”고 진단했다.

26년간 현장을 경험한 그는 최근 시장을 “과거보다 오히려 불확실성이 심화된 상황”이라고 평가했다. 전기로 비중 확대와 탄소중립 흐름에 따라 철스크랩 수요는 증가했지만, 실제 품질 관리 시스템은 그 속도를 따라가지 못하고 있다는 것이다. 김 팀장은 “스크랩의 경량화와 등급 간 혼적이 빈번해지면서 육안에 의존하는 기존 목측 검수로는 동일한 판정 기준을 유지하기가 사실상 불가능해졌다”고 덧붙였다.

현재 철스크랩 유통 구조도 불확실성을 키우고 있다는 지적이 나온다. 품질 경쟁보다는 단순 가격 차익에 의존하는 경향이 짙어지고 있다는 분석이다. 김 팀장은 “유통 단계별 품질 정보가 시스템화되지 않아 발생하는 정보의 격차는 일반 가공업체의 품질 투자 의지를 꺾는 요인이 된다”고 짚었다.

아이모스의 AI 검수 시스템이 사용되는 모습.

철스크랩 업계의 평균 영업이익률은 1~2% 수준으로 알려져 있다. 과거에는 현금 거래 비중이 높아 재무제표상 이익률을 낮추는 관행이 있었다는 평가도 있다. 현재는 일정 규모 이상의 업체들이 대부분 세금계산서 기반 거래로 전환되면서 수익성이 실제 업황을 보다 직접적으로 반영하고 있다. 이는 즉 원가 절감과 품질 관리가 철스크랩 기업의 생존을 결정짓는 핵심 변수가 됐다는 점을 시사한다.

그는 "이처럼 영업이익률이 낮은 산업 구조에서는 1%의 제조 원가 절감이 기업 경영에 유의미한 혁신을 가져올 수 있다"며 "AI 철스크랩 분류 솔루션은 정확한 등급 판정을 통해 불필요한 비용 낭비를 막고 적정 구매 가격을 보장함으로써, 업계의 고질적인 저수익 구조를 개선하는 데 실질적인 도움을 줄 것"이라고 강조했다.

문제는 주요 수요처인 제강사들 사이에서도 반복된다. 철스크랩에도 국가 표준인 KS 분류 체계가 존재하지만, 세부 품목에 대한 해석이 명확하지 않아 시황이나 각 제강사의 구매 정책에 따라 서로 다른 기준과 판단이 적용되는 것이 업계의 현실이다.

김 팀장은 이 같은 구조적 한계를 해결하기 위한 혁신적인 대안으로 '클라우드 기반 AI 철스크랩 판정 솔루션'을 제시하고 있다. 고해상도 카메라로 입고되는 철스크랩을 개별 단위로 정밀 인식해 등급과 품목, 위험물 및 불순물을 자동 분류하고 이를 데이터로 축적하는 방식이다.

김 팀장은 “AI 도입의 핵심은 사람을 배제하는 것이 아니라 판정 기준을 객관적인 수치로 통일하는 것”이라며 “AI를 통해 국가 표준(KS D 2101)과 현장 판정을 완벽히 동기화하면, 철강 공급망 전반의 거래 신뢰도를 높이는 것은 물론 원료 데이터 최적화를 통해 제강 조업 효율을 획기적으로 개선할 수 있다”고 말했다.

이 기술은 대한제강과 와이케이스틸 등 실제 현장에 적용되며 효과를 입증하고 있다. 시범 운영 결과 육안 검수 과정에서 발생했던 휴먼에러가 유의미하게 감소했으며, 대규모 물량 입고 시 발생할 수 있는 품질 판정 오류를 획기적으로 줄이는 성과를 거뒀다.

이는 향후 원료 구매 비용의 최적화로 이어져 제강사들의 비용절감 등 수익성 개선에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

생산 측면에서도 긍정적인 변화가 나타나고 있다. 원료 품질의 편차가 줄어들면서 전기로 조업을 위한 배합 레시피 구성의 정밀도가 높아졌고 공정 전반의 신뢰도를 확보하는 데 도움이 되고 있다는 평가다.

디바이스별 검수 화면(왼쪽부터 PC, 모바일)

김 팀장은 아이모스의 핵심 경쟁력으로 ‘데이터’를 꼽았다. 그는 “AI 모델 아키텍처 자체는 오픈소스를 활용해 누구나 구현할 수 있지만, 실제 판정 성능을 좌우하는 것은 결국 데이터의 질과 양”이라고 설명했다.

실제로 아이모스는 철강 도메인 지식이 풍부한 인력들로 구성된 전문 조직을 통해 고품질의 학습 데이터를 지속적으로 생성·관리하는 체계를 운영 중이다.

현재 아이모스의 '클라우드 기반 AI 철스크랩 판정 솔루션'은 경원스틸, 성호기업 등 주요 유통 거점 및 협력사 현장에도 적용되어 있으며, 유통 단계에서는 출하(상차) 시점에서 품질을 사전에 보증하는 역할을 수행하고 있다.

다만 실제 현장 안착을 위해 해결해야 할 과제도 존재한다. 통상 유통사의 야적장은 공간이 협소해 광학계 HW 설치를 위한 인프라 확보가 쉽지 않고, 시스템 운영에 따른 인력 및 비용 부담이 초기 진입 장벽으로 작용할 수 있기 때문이다.

김 팀장은 “AI를 통해 품질이 객관적으로 증명되는 선순환 구조가 정착되려면, 제강사 역시 고품질 원료를 납품하는 유통사에 대해 가격 인센티브나 무검수 등 혜택을 제공할 필요가 있다”고 짚었다.

아이모스의 AI모델이 철스크랩의 품목과 등급을 구별하는 모습.

정부 차원의 제도 개선과 정책 지원의 필요성도 제기했다. 김 팀장은 “현행 KS 표준이 존재하지만 철스크랩의 현실을 완벽히 반영하기에는 한계가 있다”며 “철스크랩 등급과 품목에 대한 보다 구체적인 표준화가 선행돼야 AI 기술이 산업 전반에서 효과적으로 작동할 수 있다”고 강조했다.

이어 “초기 도입 비용 부담을 낮추기 위한 세제 혜택이나 금융 지원, 그리고 스마트 공장 구축 지원 사업과 연계된 정책적 뒷받침이 있어야 국내 철강 생태계의 디지털 전환이 가속화될 것”이라고 말했다.

김 팀장은 “이제 철스크랩을 단순한 폐기물이 아닌 탄소중립 시대의 핵심적인 ‘순환자원’으로 바라보는 인식의 전환이 절실하다”며 “데이터 기반의 투명한 관리 체계가 시장에 안착한다면 정보의 비대칭으로 인한 불필요한 비용이 사라지고 산업 전반의 경쟁력이 비약적으로 상승할 것”이라고 전망했다.

또 “AI를 활용한 검수 자동화와 판정 표준화는 철강산업의 경쟁력 강화를 위해 반드시 갖춰야 할 핵심 인프라가 될 것”이라고 강조했다

김범석 아이모스 팀장.

◆김범석 아이모스 팀장은

김 팀장은 한보철강의 제강 엔지니어로 입사해 26년간 철강업계에서 다양한 분야를 경험한 현장 전문가다. 와이케이스틸에서 제강팀장을 비롯해 설비기획, 원료구매팀장, 품질관리팀장, 원료관리팀장, AI사업팀장 등 주요 보직을 두루 역임하며 생산, 품질, 원료, 전략 등 전반적인 철강 밸류체인에 대한 전문성을 쌓았다.

이후 아이모스를 설립해 R&D 프로젝트 PM을 맡았으며, 전략 및 기획 업무를 총괄하며 사업 확장과 기술 개발을 주도하고 있다.

다음은 김범석 팀장과의 인터뷰 전문이다.

Q. 아이모스라는 기업과 AI 철스크랩 판정 솔루션에 대해 소개해주신다면?

아이모스(Aimos)는 ‘AI Metal Scrap Optimized Solution’약자로, 철강 산업의 핵심 원료인 철스크랩(고철)의 등급과 품목을 AI 기반으로 자동 분류하는 시스템을 개발 공급하는 솔루션 기업입니다. 저희의 AI 솔루션은 육안에 의존하던 기존의 판정 방식을 벗어나, 비전 AI 기술을 통해 입고되는 철스크랩의 등급을 분류하고 불순물을 감지합니다. 이를 통해 객관적인 품질 지표를 제공하고 데이터 기반의 구매 의사결정을 돕는 역할을 합니다.

Q. 아이모스가 출범한 이후 약 2년이 경과된 시점에서 그동안 사업적으로 가장 의미 있는 성과와 변화는?

지난 2년은 '기술의 가능성'을 '사업적 확신'으로 바꾼 시간이었습니다. IT 역량과 철강 전문성이 결합하여 현장형 AI 모델을 완성했다는 것이 가장 큰 성과입니다. 과거에는 "과연 AI가 복잡한 고철 더미를 구분할 수 있을까?"라는 의구심이 많았지만, 현재는 업계에서 아이모스를 단순한 기술 스타트업이 아닌 실질적인 솔루션 파트너로 인식하기 시작했다는 점이 가장 큰 변화입니다.

그리고, 비정형의 스크랩 데이터를 KS D 2101을 기반으로 데이터 수집/생성/학습 단계에서 수많은 시행착오와 검증을 통한 표준화된 데이터로 학습된 고도화된 AI 모델이 다양한 환경에서 동일한 수준으로 빠르게 최적화가 될 수 있는 표준 체계과 수많은 고품질의 good data를 단기간 생성할 수 있는 체계를 갖춘 말그대로의 AI 솔루션 적용을 위한 ‘최적화된 체계의 자산화'를 이뤄냈다는 점입니다.

Q. 기술 검증 단계에서 현재는 어느 정도 단계에 도달했다고 보시는지? 현장 적용 성과와 개선점이 있다면?

현재는 상용화 및 확산 단계에 도달했습니다.

과거에는 검수 결과가 수기나 단순 시스템 등록에 그쳤지만, AI를 통한 신뢰성 있는 데이터 관리 체계가 구축되어 부문별 업무 혁신을 진행할 수 있는 기반을 마련되었으며, 또한 제강사뿐만 아니라 유통사까지 아우르는 공급망 전반의 투명성을 확보하며, 조직원들의 '디지털 전환(DX)'에 대한 저항감을 '기술에 대한 신뢰'로 바꾼 것이 가장 큰 변화입니다

업무적인 측면에서도 도입한 제강사에서는 한정된 검수 인력으로 다수의 야드를 통합 모니터링할 수 있게 되어 업무 부담이 줄고 운영 효율이 극대화되었습니다.

개선점으로는 비정형 자원 특유의 복잡성과 조도·기후 등 가혹한 현장 환경 극복을 위해 다양한 설치 유형의 맞춤형 광학계 HW를 개발하여 사각지대를 해소했습니다.

Q. 철스크랩과 전기로 등 전반적인 철강사업에 불확실성이 높습니다. 이 가운데 아이모스의 경영전략은?

불확실성이 높은 시기일수록 '데이터 기반의 의사결정'과 '효율성'이 핵심입니다. 저희는 제강사가 원가 절감을 위해 가장 먼저 손대야 할 부분이 '정확한 원료 구매'라고 봅니다. 저가형 원료를 비싸게 사거나, 불순물이 섞인 원료로 인해 전기로 가동 효율이 떨어지는 손실을 막아주는 '수익성 방어 솔루션'으로서의 포지셔닝을 강화하고 있습니다 또한, 단순 검수를 넘어 통계 분석, 정산, 재고 관리까지 지원하는 원스톱 플랫폼 전략을 취하고 있습니다.

Q. AI 철스크랩 판정 솔루션이 현장에서 체감되는 가장 큰 변화는 무엇인가요? 효율과 품질 관리 등 다양한 측면에서 궁금합니다.

검수원이 차량과 장비가 오가는 위험한 하역 구역에 직접 나가지 않고 원격 검수를 수행하면서 동시에 여러 하차 사이트를 동시 모니터링이 가능해 짐으로 업무의 편의성과 효율성이 증가했습니다

기존 육안 검수 시 발생하던 인적 오류(Human Error)를 교차 검증을 통해 해결하고, AI로 판정 결과를 수치화해 이미지와 정량적 데이터로 실시간 관리를 하여 검수원과 납품사 간의 불필요한 등급 분쟁 감소 및 객관적인 품질 관리가 가능해졌습니다.

Q. 현재까지 축적된 데이터 규모와 AI 판정 정확도 수준은 어느 정도까지 올라왔다고 평가하십니까?

현재 수백만 피스 이상의 고품질 'Good Data'를 보유하고 있습니다. 정확도는 등급과 혼적 형태별로 차이가 있으나, 혼적 차량 기준 90% 이상의 높은 신뢰도를 보이고 있습니다. 이는 특정 기업의 기준이 아닌 국가 표준인 KS D 2101을 준용하여 범용성을 확보했기 때문입니다

Q. 사용한 만큼 비용을 지불하는 SaaS 기반 서비스 모델이 실제 고객사 도입 확대에 어떤 영향을 주고 있는지?

클라우드 기반 SaaS 플랫폼은 초기 설치 및 관리 비용(HW, 인력 등)을 온프레미스 대비 절감해줍니다. 또한, 상시 업데이트를 통해 전체 참여자에게 고도화된 AI 모델을 즉시 배포함으로써 항상 최신 기술을 유지할 수 있는 확장성을 제공하며, 시간과 장소에 구애받지 않는 모니터링 기능과 강력한 블록체인 기반의 보안기능이 제공됩니다.

서비스 모델은 정액과 사용량 기반의 서비스 등 다양하며, 사용량 기반의 서비스는 시황의 변동에 맞추어 합리적인 비용 책정을 통해 고객들의 비용 부담을 감소하는 영향이 있습니다.

Q. 기존 철스크랩 선별 시스템이 제강사 중심이었다면, 아이모스는 철스크랩 유통·가공 기업에 더 적합하다는 평가가 있습니다. 이 차별성이 시장에서 어떻게 받아들여지고 있습니까?

아이모스는 세계에서 유일하게 '유통사와 제강사에 적용이 가능한 AI 솔루션'을 운영합니다. 물론 물량이 큰 제강사의 활용도 및 메리트가 높으나,

유통사의 경우 기존의 수기입력 및 관리에서 아이모스에서 제공되는 AI 시스템을 통해 입출고 데이터 관리/분서 기능을 통해 한층 더 발전된 관리체계를 구현할 수 있으며, 제강사와의 거래관계에서도 출하 단계에서 미리 AI 인증을 거침으로써 '프리미엄 공급사'로서의 지위를 확보할 수 있는 장점이 있습니다.

제강사 입장에서도 이미 검증된 고순도 스크랩을 받게 되어 조업 효율이 올라가므로, 공급망 전체의 파이를 키우는 전략으로 환영받고 있습니다.

Q. 철스크랩 산업의 고질적인 문제인 품질 편차와 거래 신뢰 문제를 해결하는 데 있어 아이모스가 어떤 역할을 하고 있는지. 그리고 향후 청사진이 있다면?

저희는 철스크랩을 '폐기물'이 아닌 '순환자원'으로 격상시키고자 합니다.

"단순한 검수 자동화를 넘어, 국가 자원 흐름의 가시성을 높이고 탄소중립에 기여하는 디지털 신뢰 플랫폼이 되는 것"이 저희의 목표입니다.

데이터가 투명해지면 저품질 원료 섞어팔기 같은 구습이 사라지고, 선순환 구조의 자원 재활용 생태계가 구축될 것입니다.

Q. 향후 추가적인 투자 유치나 사업 확장 계획은?

현재의 솔루션을 넘어 전기로 조업 효율 최적화와 연계된 후속 솔루션을 개발 중입니다. 이를 가속화하기 위해 전략적 투자자(SI) 및 재무적 투자자(FI)와의 협력을 열어두고 있으며, AI 판정 데이터를 기반으로 한 철스크랩 금융 서비스 등 사업 다각화를 검토하고 있습니다.

Q. 글로벌 시장에서도 철스크랩 수요가 늘어나고 있다. 해외 진출 전략이 있다면?

탄소중립 시대를 맞아 글로벌 전기로 비중이 급증하고 있습니다. 특히 일본, 동남아, 유럽 등 철스크랩 품질 관리에 대한 니즈가 높은 지역을 타겟으로 삼고 있습니다. 이미 글로벌 클라우드 인프라를 통해 서비스할 준비가 되어 있으며, 글로벌 기업과의 파트너십을 통해 점진적으로 확장할 계획입니다.

Q. 마지막으로 하고 싶은 말씀이 있다면?

아이모스는 단순히 기술을 파는 회사가 아니라, 철강 산업의 지속 가능성을 지원하는 파트너입니다. AI를 통해 철스크랩이 단순한 폐기물이 아닌 귀중한 순환 자원으로 제대로 대접받는 환경에서 공정한 거래 질서를 확립하는 데 앞장서겠습니다.

데이터가 투명해지면 산업 전체의 경쟁력이 올라갑니다. '스틸 테크(Steel-Tech)'라는 새로운 생태계를 만들어가는 아이모스의 여정에 많은 응원 부탁드립니다

김도형